``` x = x.unsqueeze(1).repeat(1, self.num_wavelets) ```
时间: 2024-08-01 13:00:59 浏览: 41
这段代码是用在PyTorch中的,具体作用如下:
- `x`: 这是一个变量,可能是模型的输入或者前一层的输出。
- `.unsqueeze(1)`: `unsqueeze`函数用于在给定维度增加一个尺寸(大小为1)。在这里,它将`x`沿着第1个维度(通常是batch维度)增加了1个维度,形成一个新的张量,这样每个元素都有自己的维度。
- `.repeat(1, self.num_wavelets)`: `repeat`函数用于重复当前张量的某个维度的次数。这里参数`(1, self.num_wavelets)`表示在原始增加维度后的第1维度上重复自身一次,而在新增加的第2维度上重复`self.num_wavelets`次。这意味着对于每一个原本的元素,我们都会复制出`num_wavelets`个副本。
结合这两步操作,最终`x`被扩展成一个形状为`(批量大小, 1, 原来长度, num_wavelets)`的新张量。这样做通常是为了进行波形分解或卷积等处理时,对每个样本应用多个不同特征的wavelet变换。
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帮我改写成c++ ComplexSignal Y = fft.transform(y); ComplexSignal H = fft.transform(h); ComplexSignal A = Operations.delta(gamma, H); ComplexSignal G = Operations.multiplyConjugate(gamma, H, Y); SignalCollector.free(Y); SignalCollector.free(H); ComplexSignal Z = G.duplicate(); RealSignal x = fft.inverse(G); RealSignal z = x.duplicate(); float threshold = (float)(lambda*gamma*0.5); RealSignal buffer = y.duplicate(); while(!controller.ends(x)) { fft.transform(x, Z); Z.times(A); Z.plus(G); fft.inverse(Z, z); wavelets.shrinkage(threshold, z, x, buffer); }
复数信号 Y = fft_transform(y);
复数信号 H = fft_transform(h);
复数信号 A = Operations_delta(gamma, H);
复数信号 G = Operations_multiplyConjugate(gamma, H, Y);
SignalCollector_free(Y);
SignalCollector_free(H);
复数信号 Z = G_duplicate();
实数信号 x = fft_inverse(G);
实数信号 z = x_duplicate();
float threshold = (float)(lambda*gamma*.5);
实数信号 buffer = y_duplicate();
while(!controller_ends(x)) {
fft_transform(x, Z);
Z.times(A);
Z.plus(G);
fft_inverse(Z, z);
wavelets_shrinkage(threshold, z, x, buffer);
}
Accord.Math.Wavelets中没有WaveletPacketTransform类怎么办
您可以考虑使用其他的WaveletTransform类来进行转换。例如,可以使用DiscreteWaveletTransform类或ContinuousWaveletTransform类来实现相应的操作。另外,也可以在Accord中尝试使用其他第三方库来实现类似的功能。